chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしているひぐ(@zerebom_3)と申します。 1年ほど前に、社内の先輩(@potsbo)との1on1で、"仕事ができるようになりたくて高い目標(ex. 業務外で毎週X時間勉強する)を建てるが、結局続かず、能力も伸びない。自己肯定感も下がってしまう。どうしたら良いか。😭"と相談しました。 そのとき、”意志力に頼らず、仕組みを使って習慣をコントロールできると成果を上げられるようになるよ"とアドバイスをいただき、隔週で自分の習慣の作り方についてレクチャーしてもらいました。 その結果、仕事・業務外でもアウトプットの量を増やし、能力を身につけられたと感じています。例えば、業務外においては、2023/01 ~ 07の7ヶ月で下記のようなインプット・アウトプットができました。 - Zennへの記事執筆7本 - 外部登壇2本 - Kaggle 銀
8月19日現在、Googleが公式に公開した「Prompt Engineering」と題するホワイトペーパーが、再び大きな注目を集めている。 Google公式のホワイトペーパーとは このホワイトペーパーは2024年9月にKaggleを通じて公開されたもので、著者はGoogleのLee Boonstra氏である。内容は、LLMに対する入力（プロンプト）設計を体系的に解説するもので、以下のような要素を含んでいる。 プロンプト設計の基礎 モデルの特性や学習データ、生成パラメータ（例：temperature）、語彙選択、文体やトーン、構造、コンテキストといった要素が出力の質に直結することを解説。 多様なプロンプト技法 Zero-shot、Few-shot、Chain of Thought（CoT）、Self-Consistency、Tree of Thoughts、ReAct、Automatic
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
Geminiを使ったらKaggle初挑戦、参加期間10日間でも5位入賞できたので手法をすべて書く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 一言で言うと？ この記事を一言で言うと、kaggleのあらゆる情報をマークダウン形式にしてまとめて(約50万トークン)、Geminiのプロンプトに入れたらいい感じだった！という内容です。 はじめに こんにちは！yukky_maruです。先日、KaggleのLLM 20 Questionsのwinner callが無事終わって賞金もいただき、一段落ついたので、今回自分が使った方法をシェアしたいと思います。 なお、この金メダルは半分くらいはGeminiのおかげです！ Gemini を活用しまくりました。ChatGPTやClaudeではない理
ルールベース画像処理のススメ
データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という＝木更津高専で、藤田明人撮影
はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Kaggleアドベントカレンダー2023の19日目の記事です． TL;DR データ分析未経験からkaggleでどんなことを学んだか 想像していたデータ分析と実業務とのGap kaggleやっていて良かったこと、kaggleでは学ばなかったこと はじめに 趣味でkaggleを始めたことをきっかけに、現在はデータ分析の仕事をしています。 Muj!rush!というアカウントでKaggleをしています。Kaggle expertです。 kaggleを始めてから3年程度経過したので(この3年間は、地球の公転が早まってんのかってくらい時間が経つのが
2021/06/18 分析コンペLT会#2 での発表資料です。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめに こんにちは！ 突然ですが、Kaggleのハードルって高くないですか？特に初見だと、複雑なルールや大量のデータなどに圧倒されてしまう人も多いかもしれませんね。また、全て英語なので非英語話者にとってはそこもハードルを上げる原因になっていると考えられます。実際は慣れれば簡単なことも多いのですが、Kaggle慣れするまでにやや時間がかかるのも事実です。そこで、少しでもKaggleのハードルを下げたいと考えて本記事を執筆しました。 対象読者様 この記事は、以下の
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んでい
Kaggleや競プロのトップランカーが持つ「本質的な強み」とは。リクルートが作り出す、競技と業務の好循環 - はてなニュース
ソフトウェアエンジニアがプログラミングの腕を競い合う競技プログラミングや、データサイエンティストや機械学習エンジニアが機械学習モデルの精度を競い合うKaggle。こうしたコンペティションのトップランカーが持つテクニックやスキルを実際の業務にも活かそうとしている、あるいはすでに活かしている企業も少なくないでしょう。 一方で、その能力を最大限活かして仕事に取り組めるかには課題も残っているようです。「競技のトップランカー」の肩書きに引きずられるためか、彼らの強みを活かすためには起用範囲を絞らざるをえない、という悩みも方々から聞こえてきます。 そんな中、リクルートではトップランカーのスキルや技術だけでなく、「本質的な強み」に着目。その「本質的な強み」を、領域を横断してさまざまなプロジェクトに活用することで、事業課題の解決やサービス価値の向上につなげています。 トップランカーの「本質的な強み」とは、
著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、H2O.aiに所属するKaggleグランドマスターにKaggleの取り組み方に関してインタビューしました。 データサイエンティストのPhilipp Singer氏は、オーストリアのグラーツ工科大学で博士号を取得後、自身の知識を応用する機会を求めてデータサイエンス業界に入りました。同氏がKaggleを始めたのは単なる情報収集がきっかけだったのですが、優秀な成績をおさめたことによってKaggleに夢中になりました。そんな同氏のKaggleの取り組み方、そしてKaggleから学んだことの要点をまとめると、以下のようになります。 Kag
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog DataLabsのSpeech teamに所属している小松です。環境音認識に関する基礎研究を行っています。環境音認識とは我々の身の回りで起こる多種多様な音、たとえば咳や話し声、物音などを機械に自動的に検出・認識させる技術です。この技術は音に関する分野の中で最もホットで急成長しているトピックの一つであり、環境音を専門に扱う国際コンペティション/ワークショップ、DCASEも毎年開催されています。 そのコンペティション部門であるDCASE2020 Challengeのtask 4に、LINEは昨年度のインターン成果 [1] を主軸にした名古屋大学、ジョンズ・ホプキンス大学との合同チームで参加し、世界1位を獲得することができました。本
はじめに 最近、翻訳サービスをリリースしたりしてから、機械学習の勉強をどこでしたらいいのか聞かれることが増えました。 機械学習関連の知識は遷移が激しいので、書籍には限界があります。 ですので、その度に「twitterが一番勉強になる」と答えていました。 が、この回答は聞き手依存な無責任な回答な気もしたので、この際フォローすべき人をまとめておこうと思います。 時折機械学習系でない人も紛れているかもしれません。 とりあえず40アカウントおすすめするだけの記事なので、抜け漏れはあると思いますが、後日補完していこうと思います。 登場するアカウントには何の許可も取っていませんが、独断と偏見でアカウントの特徴をメモしていきます。 (メモとはいえ失礼のないよう書いたつもりです) 0. goto_yuta_ 私です。機械翻訳や、論文のまとめなどの話が多いです。自作の機械翻訳サービスの中身に触れたりします。
はじめに この記事は強化学習苦手の会Advent Calenderの12日目の記事です。 私は11月末までKaggle上で開催されていたGoogle Research Football with Manchester City F.C.に参加していました。このコンペはGoogle Researchが用意したサッカーゲーム上でサッカーエージェント(プレイヤー)を作成し、その強さを競うというものです。 私はhigeponさんとチームを組ませていただき、強化学習アプローチでコンペ開催から終了まで取り組みました。そこでサッカーエージェントを強化学習で育成する際に工夫した点や苦労した点を共有できればと思います。 kaggle: Google Research Football competition www.kaggle.com GitHub: Google Research Football gi
Kaggleで銅メダル、銀メダル、金メダルを取るプロセスの違いや、具体的に何をすべきかについて質問がありました。 Twitterで回答を募集したところ、次の回答をもらいました。 過去に似たコンペ2,3コンペ漁って1~10位までの解法に目を通しつつ、現コンペのディスカッションを全部追って効くものを試すと銀メダルは取れるという肌感覚 https://t.co/si4GwbM4wD — 杏仁まぜそば (@an_nindouph) November 17, 2023 自分もこれと同じ感覚です。以下、少し説明します。 銀メダルを取るために必要なもの 銀メダルを獲得するために必要だと思ったのが、次の3つです。 最低限のデータ分析コンペの実力 データ分析について、最低限のみんなが知っていることを知っておくことが必要と言えます。「Kaggleで勝つデータ分析の技術」の知識があれば、十分に戦えると思います。
こんにちは、Wantedlyで推薦システムを開発している樋口です。Kaggleや実務での機械学習の開発にて、過去に下記のような失敗がありました。 精度改善のために実験を繰り返し追加したら、PRが巨大になり、レビューに時間がかかった 学習結果を確認したら、パラメータを一部だけ間違えていて、再度長い実験をやり直した このような悩みを解決するために、書籍や経験で学んだプラクティスを取り組んできました。例をあげると以下のようなのものがあります。 小さい単位でPRを作成する パラメータを設定ファイルに切り出して、ヌケモレを減らす 学習データをサンプリングして、実行時間を短縮して結果を素早く確認する これらのプラクティスに取り組む中で、もっと "高速で正確な開発を行うための知見や方法が体系化されているのではないか" という疑問が湧きました。 この疑問を解決するべく"継続的デリバリーのためのソフトウェア
ChatGPT Code Interpreter でTitanic生存者予測にチャレンジ - Taste of Tech Topics
近頃、夜食づくりにはまっているkonnoです。 データ分析もできると話題のChatGPT Code Interpreterを使えば、機械学習もお手軽にできるのでは…？ ということで、Kaggleチュートリアルとして有名な「Titanicの生存者予測」を ChatGPT Code Interpreterを使って分析できるのか 試してみたいと思います！ Titanic生存者予測とは？ かの有名のタイタニック号の乗員名簿と、事故で生存したか否かのデータを機械学習し、乗員の属性（性別、年齢、乗船時の運賃など）から生存したか否かを推定する課題です。 よく考えるとひどい設定ですね。 話題のわかりやすさと、それなりに特徴的な結果が出るところから、機械学習の初学者がやる練習問題として世界的に有名です。 データはKaggleさんから取得できます。 www.kaggle.com 機械学習を利用してTitani
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版）｜カレーちゃん
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版） こんにちわ、カレーちゃんです。Kaggle GrandMasterです。 Kaggleはデータサイエンスに入門するのにとても適しています。ですが、英語の問題などがあり、入門するのが難しい。そこで、Kaggleの「入門」をこうすれば高速に完了できるというnoteを書きます。 同じタイトルの記事を、2020年8月にも書いたのですが、それから2年以上がたちました。それから、おすすめできる資料が増え、また、私が思う入門のコースもやや変わりましたので、更新をしたいと思います。 1.Kaggleに入門（はじめに取り組むと良い資料）Kaggleには、「タイタニックコンペ」という、練習用のコンペがあります。 これは、事故が起こったタイタニックの乗客のデータから、乗客の生死を予測するという、やりたいこと
Prompt Engineering
Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。野澤氏は、Google Colabとvscodeを用いて作るデータ分析環境とその運用について発表しました。 機械学習の勉強環境の1つ「Google Colaboratory」野澤哲照氏（以下、野澤）：「Google ColabとVSCodeを用いたデータ分析環境運用Tips」ということで、野澤が発表します。 最初から免責で申し訳ないのですが、今日紹介する方法はGoogle側が推奨している方法ではないので、急に使えなくなる可能性もあります。そこだけご了承ください。 今日話す内容ですが、ざっくりGoogle Colab（Google Colaboratory）とVSCodeを紹介して、最終的にどういう環境が作れるかというところと、環境構築手順・運用時のポイントなどを話し
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事で紹介するKaggle関連の技術書の一部＠Amazon 目次 はじめに コンペ初心者向け 実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック! Kaggleデータ分析入門 Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門 データサイエンスの森 Kaggleの歩き方 Kaggleのチュートリアル kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門 コンペ中上級者向け 6. Kaggleで勝つデータ分析の技術 7. Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 8. Kaggleで磨く 機
世界有数の研究者やITエンジニアが集うAI企業Preferred Networks（PFN）。秋葉拓哉さんは、同社で機械学習基盤の執行役員を務めている。前職は国立情報学研究所の特任助教で、世界最高峰の国際会議で多数の論文が採択される研究者だった。さらに競技プログラミングのコンテスト「TopCoder」では、世界で数十人しかいない「ターゲット」というレベルに達し、データ分析コンペティション「Kaggle」では、世界で200人ほどの「Kaggle Grandmaster」の称号を得ている。 競技プログラミングとKaggleでその道を究めた秋葉さんは、習得したスキルや知識をどのように業務に生かしているのか。挫折を味わいながらも、それを乗り越えてきた秋葉さんのキャリアをひもとく。【松本香織、羽田顕人、斎藤公也】 〈Profile〉 秋葉 拓哉（あきば・たくや） 株式会社Preferred Netw
社内の技術共有会での発表資料です。 AI搭載エディタCursorの機能の紹介とKaggle等の機械学習コンペで使ってみて役立った点などを共有します
9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2020年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 昨年公開した「Kaggle上位ランカーの5人に聞いた、2019年面白かったコンペ12選と論文7選」は現時点で20,000人を超える方にご覧いただき、Kaggleを始めとするデータ解析コンペへの関心が非常に高まっていると感じました。 そして本年も9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 (1)回答いただいたKaggler9名のご紹介 まずは今回のアンケートに回答いただいたのは以下9名のKagglerの方です。 aryyyyyさま(@aryyyyy221) カレーちゃんさま(@cu
元iOSエンジニアの自分が、我妻先生の「みんなのKaggle講座」のPython基礎で特に学びになったことをまとめてみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
こんにちは、株式会社松尾研究所シニアデータサイエンティストの浮田です。本記事は、松尾研究所 Advent Calendar 2024の記事です。 私は今年、業務周辺のビジネス書や技術書を読むのに時間を割くよう心がけてきました。これはビジネススキルにしろ技術にしろ、業務ドリブンに都度調べるだけでは習得できるスキルに限界があり、しっかりと本を読んで体系的に学ぶことも大事だと思っているためです。そこで今回は、私が今年の松尾研究所で業務をする中で、何かしら業務の役に立ったことがある本を紹介したいと思います。 この記事では、まず私の松尾研究所での業務内容について簡単に記した後に、「仕事の進め方」「チームマネジメント」「クライアントワーク」「機械学習」「エンジニアリング」の5カテゴリに分けて紹介していこうと思います。 私の業務について 松尾研究所では、1) 様々な企業様とのAIの共同開発、2) 社内プ
はじめに 機械学習に関する実用的な知見を知るために、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んだので、Kaggle以外の場面でも活用できる話題をまとめてみた。本書は機械学習の基本的な内容も含んでいるが、この記事では機会学習に関する一通りの知識を持ち、実問題に利用している読者を想定してまとめた。従って、勾配ブースティング木の仕組みや、回帰タスクの評価方法等、基本的な内容については解説しない。本記事では、評価の落とし穴や、モデルを改善するための特徴量の工夫、チューニングのTipsについて紹介する。 特徴量 Tips 1: 欠損値の扱い データにはしばしば欠損値が含まれている。欠損値は、そもそも値が存在していない場合の他に、ユーザが意図して入力していない場合や、観測器のエラーによって取得できていない場合等、様々な理由によって生じる。欠損がランダムに発生していない限り、欠損しているという事実が何
連載目次 こんにちは、初心者Kagglerの一色です。また、この連載の記事を開いてくれてありがとうございます！ 前回は「Kaggle初心者のためのコンペガイド ― Titanicの先へ：僕たちのKaggle挑戦記」という記事を公開して、ブックマーク数は少なかったものの、そこそこのページ参照数が得られました。ドキドキしながらの記事公開でしたが少し安心しました。これを受けて、自分もそうだったのですが、「取りあえずTitanicコンペでSubmission（提出）まではやったけど、次のコンペティション（本稿ではコンペと表記）になかなか取り組めない」という人が少なくないということなのかなと思いました。 壁「Titanicの次」を突き破る！ オススメの方法 筆者はどうやって「Titanicの次」という壁を突き破れたのか。そのきっかけになったのが、前回の記事で「Kaggleを始めるのに役に立ったこと」
7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 2021年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 毎年Kaggle等のデータサイエンスコンペティションに取り組んでおられる人達にアンケートを実施し、その年の記事をまとめてきました。 そして本年も7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。テクノロジーグループ サイエンス統括本部で画像認識領域の技術開発や応用を担当している土井です。 ヤフーは、特許庁が初めて開催した「AI×商標 イメージサーチコンペティション」において、第1位を獲得しました。（プレスリリース） 本記事では、社内の画像検索に関わる有志で参加した、「AIx商標イメージサーチコンペティション」（特許庁主催、Nishika株式会社開催／以降、本コンペまたはコンペとする）の概要と弊チームの優勝解法について紹介します。 目次 コンペの概要 コンペの結果 基本的なアプローチ（類似画像検索について） ソリューション概要 データセットの正解ラベルの修正 画像をグループ化し同一グループの画像を正解画像とする
Kaggleはじめの一歩
連載目次 この連載では、近年話題のコンペティションプラットフォーム「Kaggle」について、リクルート所属のKaggle Master 4人がKaggleの仕組みや取り組み方、初心者から一歩先にいくためのノウハウについて解説を行います。 全3回の連載を予定しており、第1回はこれからKaggleを始めようと思っている方向けに、Kaggleの仕組みや実際にコンペティションに出場した後の取り組み方、初心者におすすめのコンテンツについて解説します。
Kaggle Grandmasterになるまでの7年間の軌跡 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気でしょうか。冬だというのに、GPUと暖房で半袖装備でも過ごせています。 今年、長きにわたるMaster生活の終演を迎え、ようやくGrandmasterになることができました。 そこで、Grandmasterになるまでの経験をこちらに書き記しておこうと思います。 この記事はKaggle AdventCalendar2021カレンダー2、25日目になります。 qiita.com 著者の背景 Kaggleへの取り組み 1-3年目 4年目 IEEE's Signal Processing Society Avito Demand Prediction Challenge Home Credit Default Risk 5年目あたり 6年目 Global Wheat Detection 7年目 Shopee - Price Match Guarantee Hungry Ge
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。久保田氏はデバッガの必要性と、jupyter notebookでのdebug方法について発表しました。 debug力があれば軽減されるノートブック入門のあるある 久保田史洋氏（以下、久保田）：今日は5分のLT（ライトニングトーク）なので、5分で終われるかがちょっと不安ですが、急ぎ足で「jupyter notebookでのdebug入門」というタイトルで発表します。よろしくお願いします。 自己紹介も短めです。「Twitter」「Kaggle」を「fkubota」という名前でやっています。バンドルカードの株式会社カンムで、機械学習エンジニアをやっているKaggle Expertです。 コンテンツは、主にビギナーに向けて話します。2本立てで、「debugについて」「jup
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
![「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fa28fc912c326df655715561d421353622354186/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fa4cad7ee2c92ebfa4ba7f41525044dda5c1c7d02%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20230201%252F20230201003729.jpg)
kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
行動モデルに沿った意志力に頼らない良い習慣の作り方｜ひぐ
【海外動向】Googleが昨年出したプロンプトエンジニアリングに関する論文が、その質の高さから再度脚光を集める
千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは：朝日新聞GLOBE＋
1100万行・32GB超の巨大CSVファイルの基本統計量を4GBメモリマシンで算出する - Qiita
Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く - Qiita
趣味でKaggleを始めたことをきっかけにデータサイエンティストになった話 - Qiita
https://twitter.com/yoshipon0520/status/1529441377725325313
pythonで気軽にパッケージを作るのは良いという話。
Kaggleのハードルを下げたい！ - Qiita
Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
Kaggleで勝ちっぱなしのデータサイエンティストに話を聞いてみた | AI専門ニュースメディア AINOW
環境音認識のコンペティションDCASE2020で世界1位を獲得しました
【厳選】機械学習の学習におすすめのTwitterアカウント40選 - Qiita
サッカーを強化学習する - 思考の本棚
Kaggleで銅・銀・金メダルを取るプロセス｜カレーちゃん
高速で持続可能な開発のためのソフトウェア工学と機械学習への適用
遅くないpandasの書き方 - ML_BearのKaggleな日常
Google ColabとVSCodeで作るデータ分析環境 クラウドのGPU環境でもローカルと遜色ない開発体験を | ログミーBusiness
Kaggleと名のつく本を全て読んだので紹介していく - Qiita
「Kaggle Grandmaster」PFN秋葉氏は、スキ...
AI搭載エディタCursorの紹介と機械学習コンペでの使用レビュー
Kaggleランカーの9人に聞いた、2020年面白かったコンペ9選と論文9選 | 宙畑
松尾研究所のデータサイエンティストが今年の業務に役立ったと思う本10選
「Kaggleで勝つデータ分析の技術」から見る実用的な機械学習の知見
「無料のKaggle公式講座×コンペ初参戦」で機械学習を始めよう
Kaggleランカーの7人に聞いた、2021年面白かったコンペ7選と論文7選 | 宙畑
特許庁主催のAIコンペで1位、ヤフーの画像検索技術を使った優勝解法紹介
人のコードを読むのしんどい、自分の環境だと動かない…… 「debug力」で解決するデータ分析のぴえんをこえてぱおん状態
news.yahoo.co.jp
www.youtube.com
plea5station.com
share.google
ohtabookstand.com
maruinocorocoro.hatenablog.com